2.2.1 整体流程

（1）开发流程 图2-11所示为智能座舱场景整体开发流程，一共包含7个步骤：

1）场景定义：明确了场景面向的群体（驾驶员、乘客、儿童、老人、婴儿等）以及想要解决的问题。场景一般包含了时间、地点、人物、事件任务、情境等元素，作为智能座舱开发的第一步，有着独特的指导意义。在场景定义中，不但要充分分析要解决的问题，还要考虑软硬件平台、技术可行性等各方面因素，最后定义出合理的场景。对于一些比较复杂的场景，可以将其分为若干个小场景分别展开。以DMS中的疲劳检测为例，可以按照算法难易程度及出现频次来开发实现轻度疲劳检测（打哈欠）、中度疲劳检测（中高频眨眼、眯眼呆滞等）及重度疲劳（长时间闭眼等）。

2）UE/UI设计：用户体验（User Experience，UE）设计主要是针对上面定义的场景进行更加具象化的设计，以交互为主，设计为辅。它关注用户使用前、使用中、使用后的整体感受，包括行为、情感、成就等各个方面。UE注重座舱系统与驾驶员、驾驶员与乘客、乘客与座舱系统的双方互动，在思维上要考虑更周全、缜密，以用户为中心。需要深入需求分析阶段，站在更高的层面上，去思考如何在动态变化的过程中找到两者的连接和契合之处，从而使整个产品能够在完整的场景下，增强用户体验。通常情况下，UE在一定意义上和产品经理并驾齐驱，需要做好对产品设计的把关工作。与之不同的是，用户界面（User Interface，UI）主要面向用户使用界面的视觉设计，负责相关场景中的图形、图标、色彩搭配等，致力于打造产品的美感、风格、气质等。在智能座舱中，具体涉及对仪表盘、车内屏幕展示、提示内容等设计。在大多数情况下，UI和UE是两个互有交集的概念。UI是专注于细节的页面交互设计，而UE则专注于需求、任务和目标三者的有效实现。在产品工作中，UI和UE都有着不可替代的作用，两者只有与产品经理协同配合，才能打造出界面精美、符合用户使用习惯、提升用户体验的座舱产品。

3）平台搭建：主要是进行算法开发平台以及软件开发平台的搭建。其中算法开发平台主要包含数据管理、数据标注、模型训练及评测、模型的版本管理等功能。软件开发平台核心是感知插件化模块的开发，包括模型输入输出的预处理与后处理等。除此之外，还有回灌测试平台、座舱的台架环境与实车环境等，方便后续进行场景测试与体验。对于刚开始进行智能座舱开发的小团队来说，以上平台可以由单独的模型训练机器（带GPU的机器）、简单场景开发工具包，以及相应芯片的开发验证板（Development Verification Board，DVB）构成，这种配置可以用于开发简单的座舱demo。但是如果要实现功能量产，则正式的开发平台就必不可少了。

4）开发：主要包含算法开发、感知插件化模块开发以及交互应用场景开发。具体工具以及开发方法，将会在本书的第6～8章做详细介绍。

5）测试：这里主要指的是场景功能测试。具体来说，就是对于开发完成的场景进行各类测试，包含压力测试、全量测试、定点测试等，以帮助开发者发现问题，确保交付的场景能够稳定高效运行。我们将会在本书第9章详细介绍这部分内容。

6）部署：这里的部署可以分为两部分，一部分是对于初次开发的场景进行部署，一部分是对已开发完成的场景进行升级。对于前者，通常没有严格的定义，会随着合作模式以及场景的变化而变化。对于后者，通过使用OTA的方式进行升级。在极端情况下（如返厂维修），可能会采用USB的方式进行升级。

7）维护：在智能座舱场景中，维护的方式可以有很多种。因为机器学习固有的缺点，并不能完全泛化到所有场景中，因此系统容易在陌生场景中出现误报漏报等问题。对于加入“用户体验计划”的用户来说，以上问题可以尽快反馈，从让服务商通过OTA等方式来进行系统升级，降低错误发生率。而对于其他用户，以上周期就会拉长，因此需要在客户与服务商之间搭建方便客户反馈的桥梁，从而尽早发现问题，并解决问题。

图2-11 场景整体开发流程

（2）开发团队 为了完成以上流程，一个座舱团队往往包含以下子团队：

1）数据团队：负责模型训练及测试相关数据的采集与管理，一般使用网络附属存储（Network Attached Storage，NAS）、移动硬盘以及数据管理平台来进行数据采集及管理。

2）标注团队：负责训练及测试数据的筛选、标注等，一般使用数据标注平台。

3）算法团队：负责算法模型研发及交付等工作，一般使用算法开发平台。

4）工程团队：负责感知插件化模块开发以及交互应用场景开发、工具打磨等工作，一般使用软件开发及场景开发平台。

5）测试团队：负责场景测试及反馈等工作，一般使用测试平台。

在项目初期，以上团队及平台可能会随着项目的变化而变化，但是伴随着交付与量产经验的积累，以上团队及相关平台会逐步趋于稳定。下面，我们着重介绍在开发阶段使用的相关工具，包含UI/UE开发平台、算法开发平台、软件开发平台以及场景开发平台。其中对于算法、软件以及场景开发平台及使用方法，我们还会在本书的第6～8章做更加详细的介绍。